Retnoningrum, Dwi (2019) Ekstraksi Ciri Pada Telapak Tangan Dengan Metode Local Binary Pattern (Lbp). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Ekstraksi ciri dapat dilakukan pada objek dalam bentuk citra dengan menggunakan beberapa fitur. Ekstraksi ciri dapat dipadukan dengan ilmu biometrik. Biometrik merupakan karakteristik fisik atau biologi dan tingkah laku yang unik serta terukur. Identifikasi biometrik dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan keamanan maupun menghindari penggunaan identitas palsu. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan telapak tangan sebagai objek penelitian dikarenakan telapak tangan memiliki fitur unik yang berbeda pada setiap individu. Selain fitur unik, luas permukaan telapak tangan menjadi salah satu pertimbangan penulis dalam menentukan objek penelitian. Luas permukaan telapak tangan lebih besar jika dibandingkan dengan luas permukaan salah satu jari. Salah satu metode yang dapat dimanfaatkan dalam proses identifikasi adalah metode ekstraksi ciri LBP (Local Binary Pattern) yang menerapkan jarak ketetanggaan dan jumlah tetangga yang dibandingkan. Dimulai dengan tahapan Pre-processing atau tahap persiapan citra berwarna yang akan dirubah menjadi citra keabuan kemudian dilanjutkan dengan proses regioning atau proses pembagian citra menjadi beberapa sub-region. Dilanjutkan dengan tahap ekstraksi ciri dengan metode LBP. Pada penelitian ini citra yang digunakan berjumlah 208 citra yang diperoleh dari College of Engineering Pune dengan 26 individu yang masing-masing memiliki 8 citra. Hasil akurasi tertinggi yang diperoleh dari penelitian ini sebesar 92,31% dengan jarak ketetanggaan 2, jumlah tetangga yang dibandingkan = 8, jumlah region = 16 dan jumlah pembagian height = 4 dan width = 4
English Abstract
Feature extraction can be done on an objects in the form of images using several features. Feature extraction can be combined with the science of biometrics. Biometrics are unique and measurable physical or biological characteristics. Biometric identification can be used to improve security and avoid using fake identities. In this case, the author uses the palm of the object of research because palm has unique features that are different for each individual. In addition to unique features, the palm surface area is one of the authors' considerations in determining the object of research. The surface area of the palm is greater than the surface area of one finger. One method that can be utilized in the identification process is the LBP (Local Binary Pattern) feature extraction method that applies neighboring distances and the number of neighbors compared. It starts with the Pre-processing stage or the preparation stage of the color image which will be transformed into a gray image and then followed by a regioning process or image sharing process into several sub-regions. Followed by feature extraction stages with the LBP method. In this study the image used amounted to 208 images obtained from the Pune College of Engineering with 26 individuals each of which had 8 images. The highest accuracy results obtained from this study amounted to 92.31% with neighboring distance 2, number of neighbors compared = 8, number of regions = 16 and number of shares height = 4 and width = 4.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FILKOM/2019/188/051902358 |
| Uncontrolled Keywords: | ekstraksi ciri, biometrik, LBP, telapak tangan, feature extraction, biometric, LBP, palm. |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 006 Special computer methods > 006.3 Artificial intelligence > 006.37 Computer vision > 006.370 151 Image processing--Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Nur Cholis |
| Date Deposited: | 24 Aug 2020 06:45 |
| Last Modified: | 24 Oct 2021 04:58 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/169139 |
Preview |
Text
Dwi Retnoningrum (2).pdf Download (5MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |